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AI绘画爽文小说？—— ComfyUI快速带你实现

2025-07-16

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本项目基于ComfyUI探索爽文小说文生图，灵感源于高热度的爽文AI绘图视频。项目先介绍图生图基础操作，即通过拼接两个文生图工作流，将生成图片传入新K采样器实现再生成。还讲解进阶的传统模型和Latent模型高清放大方法，包括所需组件及构建流程。同时提及在线体验方式，且建议无基础者先学习相关精品项目。

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ai绘画爽文小说？—— comfyui快速带你实现 -

简介

本项目基于ComfyUI，以文生图为目标，通过对绘画流的组合，生成高质量的图片；同时，通过添加高清放大的相应教程，以此来提升生成图片的效果。

灵感来源

最近刷视频的时候，常常刷到爽文小说通过AI绘图生成图片后剪辑而成的视频，而且这些视频很能吸引住自己，并且也有不错的点赞量和播放量，刚好自己最近在学习comfyUI，想通过ComfyUI进行爽文小说文生图的尝试

项目案例

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下载和本地使用基础的AI绘画流

下载和使用基础的AI绘画流在我的上一个精品项目中有进行讲解，其通过制作手机屏保这一主题，来对模型和软件的详细下载方法，基础的绘画流和其组件功能进行了详细的介绍。

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在后续的教程中，我们需要小伙伴们有一定的ConfyUI使用基础，如果有本节课感兴趣但之前没有尝试过ComfyUI的小伙伴们，可以先去上面这个精品项目中学习一下哦

图生图的基础尝试

首先，我们先再次了解一下基础文生图的工作流，其由以下6个组件组成，每个组件各有其功能，具体的在上面的项目中有进行详细的解释

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那如何将生成的图片进行再生成呢？其实很简单，只需要将生成的图片，再放入到新的一个K采样器中，即可进行图片的再生成，那么我们可以来看看下面这个基础的图生图工作流

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大家对比以下基础的文生图流程后会发现，这个图生图其实是由两个文生图的工作流拼接而成的，但为什么后面那个是图生图而不是文生图呢？差别就在于，上面的图片是通过Empty Latent Image组件，将一个空的图片传到K采样器上进行生成，而下面的则是通过将生成的图片传到K采样器中，进行进一步的生成，因此可以达到图生图的效果。

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如果你按照上面的工作流制作出了相应的AI绘画，那么恭喜你，成功实现了基础的图生图。

图生图进阶：传统模型高清放大

在做完上面的基础的图生图后，有些同学会觉得基础的图生图好像还是不能满足自己的需求，有些时候生成的两张照片长得基本一样，甚至有些时候会出现图片变花的情况，那么基于此，我们来通过传统模型放大和Latent放大，来实现图片的高清放大。

下面我们教大家如何实现传统模型高清放大。

首先，我们在基础绘画流的基础上，添加一个Upscale Latent组件，通过：右击空白位置——》Add Node——》Latent——》Upscale Latent来创建。在此基础上，我们再创建基础绘画流的后半部分，即K采样器（Ksampler），解码器（VAE Decade），以及保存图像的S*e Image。

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创建完后，大家只需要选好自己想要的模型，写好提示词，然后点击右边的添加提示词队列（Queue Prompt），即可进行AI绘画了。

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在小伙伴们的尝试中，可能会出现生成图片多了很多不想要的细节，以及人物多指等情况。那如何避免呢？接下来，我们来进行Latent放大的学习。

图生图进阶：Latent模型放大

首先，大家可以参考基础的绘画流和上面的传统放大，其思路都是一样的，都是在基础的绘画流的K采样器的输出后面进行修改和添加，从而实现图生图的效果。

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在添加的组件中，主要由一个解码器，一个由放大模型加载器和使用放大模型的节点组成的放大部分，一个常规图像放大（Upscale Image）中进行模型的放大，以及最后由VAE编码器、K采样器、解码器和图像保存组成的基础绘画流的后半部分组成。

那其是怎样一个绘画流程呢？首先，将第一次采样的结果分成两路，一路直接传到解码器中解码并保存图像，另一个则是现进行解码，然后传入到模型放大部分，先由放大模型加载器中选择放大的模型，然后再将大模型和解码后的数据传入到放大模型节点中生成一个草图数据，然后将数据进行编码传到Upscale中来选择生成图像的参数，最后和传统流相似，通过一个采样器再进行一次采样，将输出的值进行解码，然后保存成图像进行呈现。

以下是组件的构建方式：

Load Upscale Modlel：Add Node——》loaders——》Load Upscale Model

Upscale Image(using model)：Add Node——》Image——》Upscaling——》Upscale Image(using model)

Upscale Image：Add Node——》Image——》Upscaling——》Upscale Image

VAR Encode：Add Node——》_for_testing——》VAR Encode

VAE Decode、KSamler、S*e Image：可以看上面的另一个精品项目

放大模型下载的提取码：https://pan.baidu.com/s/1JYb3n2eWSNOlrr2Qxpv4cw?pwd=iti8